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Adaptive resource allocation using intelligent techniques for performance optimization in 6G networks
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AI
DOI：10.1007/s10791-026-09999-7.png)
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摘要
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新兴的6G网络对高效、安全的需求促进了先进的调制和多址接入技术。提出的LIMED-6G是一种集成索引调制多址接入（IMMA）和多输入多输出-非正交多址接入（MIMO-NOMA）的混合框架，旨在提高频谱效率、降低比特错误并增强物理层安全性。LIMED-6G旨在最大化频谱利用率，同时保持可靠且安全的通信，解决了传统IMMA和MIMO-NOMA方案的局限性。仿真结果表明，LIMED-6G在调制阶数为16时达到9 b/s/Hz的频谱效率，比IMMA提高80%，在高调制阶数下具有40-50%的优势。在可靠性方面，LIMED-6G在高信噪比下将平均比特误码率（ABER）降低90%，与现有方法相比，秘密和速率（SSR）提高43%。这些结果证实LIMED-6G为未来6G网络提供了稳健、高性能的解决方案。它还在效率、错误处理能力和安全数据传输方面较近期提出的技术实现了显著改进。LIMED-6G还集成了动态调制以适应不同用户条件并提升整体网络性能。此外，还整合了先进的干扰消除技术以优化通信流，用于高容量和安全的6G通信系统。
Keyword:
Adaptive resource allocation
6G Networks
Intelligent optimization
Spectrum efficiency
Secrecy Sum Rate
Average Bit Error Rate
Dynamic modulation
Power allocation
Machine learning
MIMO systems
Low-interference modulation
MIMO
IMMA
